提升认知Ad Hoc网络效率：ICEE路由算法与干扰能量优化

本文主要探讨了认知无线自组网络（Cognitive Wireless Ad Hoc Network, CWAN）中的一个重要问题：如何提高网络的传输效率和能源利用率，同时降低因干扰和传输中断导致的能量消耗。针对这一挑战，研究者提出了一个名为"干扰约束和能量高效（Interference Constraints and Energy-Efficient, ICEE）"的路由算法。 ICEE算法的核心在于结合了信道检测策略和节能设计。首先，CR（认知节点）在运行过程中不仅需遵循对主用户（Primary Users, PU）的干扰约束，确保不会对已分配的频谱资源造成过多干扰，而且还考虑到了CR节点自身数据传输的持续时间限制，这样可以减少因频繁切换频道而引发的传输中断，从而节省了用于故障重传的能量。 在路由算法的设计上，ICEE考虑了链路能耗和节点寿命作为关键性能指标。通过优化链路选择策略，它旨在找到能耗最低且能有效利用空闲频谱的路径，从而实现网络的整体能源效率提升。同时，这种能量高效的路由策略有助于延长网络的生命周期，对于那些依赖于电池供电的移动设备来说，这是一项极其重要的改进。 实验仿真结果显示，ICEE算法相比于传统的认知Ad Hoc网络自适应路由协议，无论是采用联合信道分配还是自适应功率控制，都能显著减少数据包的平均能耗。具体来说，ICEE算法分别降低了41.2%和24.5%的平均能耗，这意味着在网络的长期运行中，可以节省大量的能源消耗。此外，通过减少传输中断和提升能源利用效率，ICEE算法成功地扩展了网络的覆盖范围和应用潜力，这对于CWAN的广泛应用和发展具有重要意义。 总结来说，这篇论文深入研究了认知无线自组网络中的干扰管理和能源效率问题，并通过创新的ICEE路由算法，提供了一种有效的解决方案，为提升这类网络的性能和可持续性提供了新的理论支持和技术途径。